Machine Learning / AI
Escreva a fórmula de previsão para regressão logística.
Qual é a diferença entre um agente e uma simples LLM?
Por que estás a deixar o teu emprego atual?
Por que é que a sigmoide é necessária na regressão logística? O que ela permite fazer?
Por que ocorre a melhoria da qualidade na destilação de um modelo por si mesmo?
Onde estás territorialmente agora e de onde vais trabalhar?
Como é que o G-Eval irá avaliar a qualidade?
O que acontece se fornecer ao decodificador uma sequência de 10k tokens, enquanto o modelo foi treinado com 9k?
Como limitar o número de passos do agente para que não fique preso em um ciclo?
Como funciona uma floresta aleatória e como ela é treinada na tarefa de classificação?
Como atualizar corretamente o modelo: substituir o antigo pelo novo ou usar uma abordagem mais sensata?
Como é que a complexidade dos algoritmos é medida e descrita?
O que é a destilação de conhecimento para edge?
Como obter um deadlock para experimentos?
O que é a métrica offline NDCG?
Como explicaria esta decisão aos stakeholders sem formação estatística?
Por que não é possível otimizar diretamente a precisão?
Como garante a proveniência dos resultados do experimento para poder entender exatamente de onde vêm as métricas?
Como é que os métodos de aumento de desempenho dos modelos melhoram o seu funcionamento? Por favor, responda oralmente a esta pergunta.
Como você realizaria um experimento: apenas com dados históricos ou através de um teste A/B em produção?